与此同时，客户服务的技术生态环境也变得越来越复杂，服务渠道从电话、电子邮件、社交媒体、网络聊天扩展到自助服务平台。前端众多的渠道，后端繁杂的系统操作，给客户服务人员的工作带来巨大的挑战。通常，跨渠道服务以及各类服务是难以整合的，因为客户相关的各类交易数据和访问历史通常也存储在各个分散的应用系统中。
在客户服务过程中，客服座席人员通常需要打开或浏览多个应用系统或软件程序，在不同界面之间来回切换；遇到复杂的问题更是需要繁琐的业务查询和操作；办理步骤冗长、重复性操作过多和来电条目难以归类等，这些都会导致客户满意度降低，与客户的通话服务时间增长。
通常，客服部门的人力也是最为紧张的，人员流动量又大，需要客服人员熟悉工作流程及业务的周期较长，培训成本高。而且由于业务量的波动性问题，客服人员如何合理配置也是一个难题。
在采用传统的CRM系统进行业务办理、业务查询、工单受理等操作时，需要人工在CRM菜单中查找点击对应菜单和按键，加上业务种类繁多，缺少有效的智能化和自动化辅助工具，因此客服部门对一线业务人员系统操作要求较高。
未来十年，人工智能（AI）和 RPA 可以在客户服务中心承担接近 69% 的工作，特别是当 RPA机器人与对话机器人、大数据分析相结合以后。
RPA+AI应用客服领域的5大场景
场景一：收集和管理客户数据
呼叫中心的客户服务人员在每天的业务处理过程中，需要收集和整理大量的客户数据信息，因此可以让 RPA 帮助完成客户数据的采集和录入。在后续的服务过程中，RPA 还可以负责自动维护客户数据、查询客户数据，以减少客服人员的人工处理时间，同时可以减少人为的失误。
场景二：知识库查询和推荐
为了解答客户的疑问，客服人员经常会使用知识库系统，知识库中通常包含各类资费信息、营销活动、业务知识等。由于知识过于庞杂，客服人员需要花费很多时间来获取这些信息。RPA 可以自动进入知识库系统，按照客户需求获取知识库中的相关信息，使前端客户服务人员更快捷、更准确地获取信息。
场景三：自动创建摘要信息
RPA 可以收集和分析来自电话的输入数据，避免呼叫中心员工类似的手动记录工作，并允许员工将精力集中在客户的需求上，从而更有效地解答客户的问题。同时，自动生成的摘要脚本还会缩短整个客户服务的平均处理时间，以便客服人员接听更多电话，提高单位时间的呼叫量。
场景四：积压业务处理
如果当天有一些没有来得及接听的客户电话，可以由 RPA 自动生成待呼叫邀请客户的清单，由员工或者外呼系统在第二天再次拨打电话，以消除客户的不满情绪。
场景五 ：收集客户的投诉和建议
在呼叫中心中，客户有时会采用文本的方式进行投诉和信息反馈，如发送邮件和网站留言等，而客户服务人员又经常会忽略这些信息。RPA 可以自动搜集和整理客户的这些投诉和反馈信息，并及时发送给对应的客服人员进行处理。
另外，今天的 Chatbot 已经能够完成外呼工作，而且在外呼过程中，客户难以分辨是否是真人在与他们对话。因此，RPA 机器人与 Chatbot 结合还可以帮助完成自动接听的工作任务。RPA 机器人的数量也可以即时增加或减少，以匹配呼叫中心不断波动的客户需求。
RPA 可以同时快速更新或查询多个系统中的信息而无须在屏幕之间来回切换，能够基于知识库进行动态搜索，使客服人员实现“零错误操作”。我们最早了解到的智能语音助手是基于 NLP、语音解析和合成技术，用于替代客服与客户沟通的一类机器人。
今天的 RPA 机器人是基于操作行为、知识库，能够满足业务处理的一类机器人，在 AI 和 RPA 机器人的共同进步下，可以为客户服务领域带来更多的创新发展。
